O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP – Model Context Protocol) representa um avanço significativo na forma como os modelos de Inteligência Artificial (IA), especialmente os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), interagem com o mundo digital.
Trata-se de um método e um padrão aberto projetado para fornecer aos modelos de IA o contexto necessário para suas operações e permitir que eles realizem ações concretas em outras aplicações e sistemas externos. O propósito fundamental do MCP é servir como uma ponte de comunicação bidirecional entre assistentes de IA e ferramentas externas, como sistemas de gestão de relacionamento com o cliente (CRM), plataformas de colaboração (Slack) ou servidores de desenvolvimento. Ao fazer isso, o MCP capacita os modelos de IA a produzir respostas mais precisas, relevantes e contextuais, e, mais importante, a agir com base nessas informações. Esta capacidade transforma os assistentes de IA de meros processadores de informação em agentes ativos capazes de executar tarefas.
A analogia frequentemente utilizada de que o MCP atua como uma “porta USB para aplicações de IA” ilustra bem sua função de interface universal, permitindo que qualquer assistente de IA se conecte a qualquer fonte de dados ou serviço aderente ao padrão, sem a necessidade de codificação personalizada para cada conexão.
Introduzido pela Anthropic no final de 2024, especificamente em 25 de novembro de 2024, o MCP foi concebido como um padrão aberto desde o seu início. A decisão de lançá-lo como código aberto reflete a intenção de fomentar a colaboração e contribuições da comunidade, visando estabelecer um ecossistema compartilhado de conectores e acelerar sua adoção. A motivação central para a criação do MCP reside na necessidade de superar um dos desafios mais comuns na operacionalização de modelos de IA avançados: seu isolamento de dados em tempo real e sistemas legados.
Anteriormente, cada nova fonte de dados ou ferramenta externa exigia uma implementação de integração personalizada, um processo que não apenas consumia tempo e recursos, mas também resultava em arquiteturas fragmentadas e difíceis de escalar. Este problema é frequentemente descrito como o “problema M×N”, onde M é o número de aplicações de IA e N é o número de ferramentas ou sistemas externos, exigindo M×N integrações distintas.
O MCP aborda essa complexidade de integração ao padronizar a comunicação. Em vez de cada modelo de IA precisar de um “tradutor” customizado para cada sistema com o qual interage, o MCP fornece uma linguagem comum para a interoperabilidade da IA. Isso é alcançado através de uma estrutura padronizada que define como os sistemas de IA podem interagir com ferramentas, serviços e fontes de dados externas. Ao definir os fundamentos de como essas entidades devem interoperar, como as requisições são estruturadas, quais funcionalidades estão disponíveis e como podem ser descobertas, o MCP transforma o problema M×N em uma configuração M+N muito mais gerenciável.
Nesta nova configuração, as ferramentas e os modelos precisam apenas de conformidade ao padrão MCP uma vez para se tornarem interoperáveis com qualquer outro componente que também siga o padrão. Essa simplificação não apenas acelera o desenvolvimento e a implantação de aplicações de IA mais capazes, mas também promove uma arquitetura de IA mais modular, escalável e sustentável. A capacidade de um modelo de IA de acessar informações relevantes de múltiplas fontes e, em seguida, acionar ações nesses sistemas externos, é o que verdadeiramente desbloqueia experiências de IA mais úteis, contextualmente conscientes e proativas.
Neste guia completo, dividido em 5 partes (5 artigos), você encontrará o que precisa saber sobre MCP (Model Context Protocol). Visite as muitas referências ao final de cada artigo.
Conceitos Fundamentais e Arquitetura do MCP
A funcionalidade do Protocolo de Contexto de Modelo é sustentada por uma arquitetura cliente-servidor bem definida e um conjunto de conceitos chave que regem a interação entre modelos de IA e sistemas externos. Essa arquitetura é projetada para ser robusta, segura e flexível, permitindo uma ampla gama de integrações. Entretanto, a segurança ainda é um ponto fraco no MCP e falaremos sobre isso na Parte 5 deste guia.
Arquitetura Cliente-Servidor
A arquitetura do MCP é composta por três componentes principais: o Host MCP, o Cliente MCP e o Servidor MCP.
Host MCP (Anfitrião MCP): O Host é a aplicação ou ambiente alimentado por IA onde o usuário interage com o modelo de linguagem, como um chatbot, um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE) ou qualquer aplicação personalizada baseada em LLM. Ele atua como o coordenador central dentro da aplicação, gerenciando cada instância de Cliente MCP e controlando as permissões e políticas de segurança. O Host é responsável por instanciar os clientes, aprovar os servidores aos quais eles podem se conectar e garantir que as interações ocorram dentro dos limites de segurança estabelecidos pela organização ou pelo usuário.
Cliente MCP (Cliente MCP): Cada Cliente MCP opera dentro do Host e estabelece uma conexão um-para-um com um Servidor MCP específico. O Cliente é responsável por lidar com a negociação de capacidades com o servidor, orquestrar as mensagens entre ele e o servidor, e manter as fronteiras de segurança para que um cliente não interfira nos recursos de outro. Essencialmente, o Cliente atua como uma ponte especializada, traduzindo as necessidades do Host para o protocolo MCP e vice-versa.
Servidor MCP (Servidor MCP): O Servidor MCP é um programa que se conecta a uma fonte de dados ou ferramenta específica, seja ela local ou remota, e expõe suas capacidades específicas através da interface padronizada do MCP. Por exemplo, um Servidor MCP conectado a uma aplicação de armazenamento de arquivos pode oferecer capacidades como “procurar um arquivo” e “ler um arquivo”, enquanto um servidor conectado a uma ferramenta de chat em equipe pode oferecer “obter minhas últimas menções” e “atualizar meu status”. Os servidores são projetados para serem leves e focados em expor funcionalidades de um sistema.
Primitivas Chave (Capacidades Expostas pelos Servidores)
Os Servidores MCP expõem suas funcionalidades através de três primitivas principais, cada uma com um nível de controle distinto:
- Ferramentas (Tools): São funções executáveis que o LLM (modelo de IA) pode decidir invocar para realizar ações específicas ou recuperar dados dinamicamente. O controle sobre a invocação de ferramentas reside primariamente no modelo de IA, que, com base na interação do usuário e no contexto, determina qual ferramenta usar e com quais parâmetros.
- Recursos (Resources): Representam dados contextuais que são anexados e gerenciados pela aplicação cliente (Host). Estes podem incluir arquivos, configurações ou outros dados que fornecem contexto ao modelo de IA, mas cujo acesso e gerenciamento são controlados pela aplicação, não diretamente pelo modelo.
- Prompts: São instruções pré-definidas que são tipicamente acionadas por ações do usuário. Eles podem guiar o usuário através de fluxos de trabalho específicos ou fornecer ao modelo de IA um conjunto estruturado de instruções para tarefas comuns.
Protocolo de Comunicação
O MCP utiliza JSON-RPC 2.0 como formato de mensagem para a comunicação entre Clientes e Servidores. Este é um protocolo leve de chamada de procedimento remoto que usa JSON para codificar dados. As interações MCP são caracterizadas por:
- Conexões Stateful: As sessões entre Cliente e Servidor são stateful, o que significa que o estado da interação é mantido ao longo da sessão, permitindo interações mais complexas e coordenadas.
- Negociação de Capacidades: No início de uma conexão, o Cliente e o Servidor negociam as capacidades e versões do protocolo suportadas para garantir a interoperabilidade.
Camadas de Transporte
O MCP suporta múltiplos mecanismos de transporte para a comunicação real entre Clientes e Servidores:
- Stdio (Entrada/Saída Padrão): Usado quando o Cliente e o Servidor rodam na mesma máquina. Este método é simples e eficaz para integrações locais, como acessar arquivos locais ou executar um script local.
- HTTP com Server-Sent Events (SSE): Para comunicação remota, o Cliente se conecta ao Servidor via HTTP. Após uma configuração inicial, o Servidor pode enviar mensagens (eventos) para o Cliente em tempo real sobre uma conexão persistente usando o padrão SSE para mensagens do servidor para o cliente e POST para mensagens do cliente para o servidor.
A tabela abaixo resume os componentes arquiteturais do MCP:
Um aspecto essencial desta arquitetura é o papel do Host MCP como um “Hub de Confiança e Controle”. A centralização do gerenciamento de permissões, políticas de segurança e o consentimento do usuário no Host é fundamental para o design do MCP, que visa permitir interações seguras e controladas da IA com sistemas externos. O Host atua como um guardião, garantindo que o assistente de IA opere dentro de limites predefinidos e com a aprovação explícita do usuário para acessar dados ou executar ações.
Esta abordagem equilibra a necessidade de dar autonomia aos Agentes de IA para realizar tarefas úteis visando manter a segurança, a privacidade e o controle do usuário sobre seus dados e sistemas. Ao invés de cada ferramenta ou modelo de IA impor suas próprias políticas de segurança de forma isolada, o Host MCP fornece um ponto de aplicação centralizado e consistente, o que é vital para a confiança e adoção em ambientes empresariais.
Seguiremos na Parte 2.
David Matos
Referências:
Introducing the Model Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) Para Sistemas de IA Generativa – Conceito, Aplicações e Desafios
Construção e Deploy de Agentes de IA
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